from scipy.sparse import csr_matrix, csc_matrix, coo_matrix 创建一个稀疏矩阵 dense_matrix = np.array([[0, 0, 3], [4, 0, 0], [0, 5, 0]]) 使用CSR格式 csr = csr_matrix(dense_matrix) print("CSR format:") print(csr) 使用CSC格式 cs
使用scipy.sparse.lil_matrix函数创建。 DOK(Dictionary of Keys)格式: 使用字典来存储非零元素,键为元素的(行, 列)元组,值为元素的值。 使用scipy.sparse.dok_matrix函数创建。 Python中实现稀疏矩阵 以下是一个使用scipy.sparse.csr_matrix函数创建稀疏矩阵的示例: import numpy as np from scipy.sparse import ...
原则上来说,csr_matrix、csc_matrix、coo_matrix三种不同的稀疏矩阵,都有相应的to方法转化为彼此的格式,但是由于该类型是scipy.sparse库中的,不能与torch库直接相互转化,需要通过np.ndarray类型中转。 既:(scipy.sparse的csr_matrix、csc_matrix、coo_matrix三种方法可以相互转换)->toarray方法转化为np.ndarray类型-...
raise MatrixError("MatrixError. Input matrix is not a sparse matrix.", 3003) except MatrixError as e: print("errcode: %s.\nerrmsg: %s." % (e.code, e.message)) exit() # 3. 压缩稀疏矩阵 spare_matrix = [[None] * 3 for i in range(valid_element_number + 1)] spare_matrix[0][...
from scipy import sparse# 创建矩阵matrix = np.array([[0, 0],[0, 1],[3, 0]])# 创建压缩行 (CSR)矩阵matrix_sparse = sparse.csr_matrix(matrix)# 查看稀疏矩阵print(matrix_sparse)# (1, 1) 1# (2, 0) 3 在上面的...
print() #开始压缩稀疏矩阵 Compress[0][0]=6 #矩阵的行数 Compress[0][1]=6 #矩阵的列数 Compress[0][2]=NONZERO #矩阵非零项的总数 for i in range(6): for j in range(6): if Sparse[i][j]!=0: Compress[temp][0]=i Compress[temp][1]=j ...
python稀疏矩阵sparse matrix的保存和读取 from scipy import sparse sparse.save_npz('./filename.npz', csr_matrix_variable) #保存 csr_matrix_variable = sparse.load_npz('path.npz') #读 参考: https://blog.csdn.net/weixin_36218261/article/details/78297716...
lil_matrix是使用列来存储数据的,下述图一能够直观的展示lil_matrix的效果。 l = sparse.lil_matrix((6,5)) l[2,3] += 1 l[3,4] += 2 l[3,1] += 3 l[4,4] += 10 print(l.toarray()) ls = l.sum(1) for ind,k in enumerate(l.data): if len(k): l.data[ind] = [i/ls[...
Python每日学习,稀疏矩阵scipy.sparse 中的csr_matrix 风云亭 擅长领域 5G,V2X无人驾驶,智慧交通,云 稀疏矩阵的两种表示方法。 一、根据坐标col,以及值进行表示生成矩阵。 代码 >>> row = np.array([0, 0, 1, 2, 2, 2])>>> col = np.array([0, 2, 2, 0, 1, 2])>>> data = np.array([...
matrix = sparse.coo_matrix((values, (i_index, j_index)), shape=(4, 4))print(matrix)# (0, 0)1 # (1, 1)1 # (2, 2)1 # (3, 3)1 因此scipy获取i_index和j_index数组的第一个元素i和j，并将values数组的第一个元素放在最终矩阵中的[i，j]位置。或者换句话说，元素（0,0）的值是1...